جدول الأعمال

تُؤثر نماذج اللغة الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد على كيفية استخدام المعرفة ومشاركتها، لكن موثوقيتها تعتمد على جودة بيانات التدريب ومصدرها. ومع توسع نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل الحوكمة والخدمات العامة والأسواق، أصبح تحديد المصادر الموثوقة والموثقة جيدًا أولوية عالمية.

تُعدّ الإحصاءات الرسمية منفعة عامة أساسية، إذ تُنتج وفق معايير مهنية ومنهجيات شفافة وتحت إشراف عام، بالاعتماد على السجلات الإدارية والاستطلاعات والبيانات الخاصة. وهي توفر بيانات مرجعية أساسية للتحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي ومعايرتها وقياس أدائها. وفي ظل تزايد حجم البيانات وتفاوت جودتها، تُسهم مجموعات البيانات الإحصائية الموثوقة في التحقق من النتائج وضمان اتساقها مع الأدلة المُثبتة.

يُثير دمج البيانات المتنوعة في مجال الذكاء الاصطناعي تحديات تتعلق بضمان الجودة، والبيانات الوصفية، والتمثيلية، والتحيز، والملكية الفكرية، والخصوصية. وتؤكد عمليات قمة مجتمع المعلومات +20 ومجمع البيانات العالمي على اتباع مناهج مشتركة من أجل أنظمة رقمية آمنة وشاملة وقابلة للتشغيل البيني.

ستتناول هذه الجلسة كيفية تعاون المجتمعات الإحصائية والجغرافية المكانية، والشركات الخاصة، والمنظمات غير الحكومية، ومبادرات مثل "تمويل التنمية" و"مرصد البيانات الموثوقة" في تطوير عمل مشترك لتحسين "بيانات الذكاء الاصطناعي". وستستكشف مبادئ تحديد مجموعات البيانات والبيانات الوصفية عالية الجودة، وتنسيقها، ومشاركتها. وسيناقش خبراء من المكاتب الإحصائية الوطنية، والمنظمات الدولية، والأوساط الأكاديمية، والقطاع الخاص، أدوار البيانات الرسمية والخاصة، وممارسات توثيق مجموعات البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، والابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي للبيانات، وفرص التعاون لضمان بناء الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي على أسس بيانات موثوقة وخاضعة للمساءلة وذات منفعة عالمية.